Novita AI是一个面向开发者的AI与Agent云平台，在同一产品工作流中提供兼容OpenAI的LLM API、Agent Sandbox执行环境以及GPU Cloud资源。如果你在2026年正将Fireworks AI与其他LLM API提供商进行比较，那么实际问题不仅在于哪家提供商能部署模型，更在于你的应用是否也需要沙盒化代码执行、浏览器自动化、媒体模型、评测功能或GPU支持的工作负载——随着产品发展，这些需求可能逐渐浮现。
切换前的定价与性能检查
不要仅凭宣传价格就做出决策。我们的定价页面列出了模型API和GPU的定价类别，目前对支持模型的批量推理提供50%的首次优惠折扣。Fireworks的定价材料则描述了按token计费、缓存输入token定价、批量推理（按无服务器定价的50%）、微调定价以及按需GPU小时定价。
这些页面只是起点，不能替代实际工作负载测试。对于LLM API，实际问题通常是每成功任务的成本，而不仅仅是每百万token的成本。一个提供商可能在输入定价上看起来很有吸引力，但若你的工作负载产生更长的输出、需要更多重试，或需要更昂贵的模型才能达到相同质量，那么实际效率可能更低。
对于性能，请衡量用户能感受到的指标：
- 聊天界面的首token时间。
- 长文本生成的每秒token数。
- 并发流量下的成功率。
- 尾延迟，而不仅仅是中位延迟。
- 在你特定任务评测集上的质量。
- 每成功任务的成本。
- 日志、账单、配额和工单支持的操作可见性。
如果你的应用是Agent类型的，请额外添加工作流层面的检查：沙盒启动时间、状态持久化、文件系统行为、浏览器可靠性、隔离需求，以及每完成任务的成本。
